Der AI Act als risikobasierter Rahmen
Der AI Act unterscheidet Anforderungen nach Rolle, Einsatzkontext und Risikoklasse. Unternehmen muessen deshalb nicht nur einzelne Tools betrachten, sondern ein organisationsweites Governance-Modell fuer KI-Anwendungen aufbauen.
Wichtige Themen sind verbotene Praktiken, Hochrisiko-KI, Transparenzpflichten, General-Purpose AI, technische Dokumentation, menschliche Aufsicht, Robustheit, Cybersecurity und Monitoring.
Was Unternehmen zuerst aufbauen sollten
AI System Inventory
Alle KI-Systeme mit Zweck, Anbieter, Daten, Nutzergruppen, Ownern, Einsatzbereich und initialer Risikoeinschaetzung erfassen.
Risikoklassifizierung
Use Cases anhand regulatorischer Kriterien, betroffener Personen, Entscheidungswirkung und Datenkategorien bewerten.
Governance Workflow
Intake, Review, Freigabe, Monitoring, Aenderungen und Decommissioning als wiederholbaren Prozess definieren.
AI Governance Operating Model
Ein wirksames Modell verbindet Policy, Rollen, technische Kontrollen und Nachweise. Dazu gehoeren AI Owner, Risk Owner, Legal, Datenschutz, Security, Procurement und Management. Jede KI-Anwendung sollte eine System Card erhalten, die Zweck, Risiken, Daten, Anbieter, Kontrollen und Review-Status dokumentiert.
Schnittstellen zu DSGVO, ISO 27001 und Cyber Security
AI Governance steht selten isoliert. KI-Systeme koennen personenbezogene Daten verarbeiten, Security-Anforderungen beruehren, Lieferantenrisiken erzeugen und bestehende ISMS-Kontrollen nutzen. Deshalb sollte AI Act Compliance mit DSGVO-Governance, ISO 27001 und Cyber Security Compliance verknuepft werden.
Spaetere SaaS-Produkte
- AI Act Checker zur initialen Risikoklassifizierung.
- AI Inventory mit System Cards.
- AI Use Case Intake und Freigabe-Workflow.
- Mapping von AI Act Anforderungen auf Controls und Evidence.
- Dashboard fuer AI Risk und Compliance Status.
FAQ
Welche Unternehmen betrifft der AI Act?
Der AI Act kann Anbieter, Betreiber, Importeure, Haendler und weitere Akteure betreffen. Entscheidend sind Rolle, Systemtyp und Einsatzkontext.
Was ist der erste praktische Schritt?
Ein AI System Inventory mit Use Cases, Verantwortlichen, Datenkategorien, Anbietern, Einsatzbereichen und initialer Risikoklassifizierung.
Reicht eine AI Policy aus?
Nein. Eine Policy ist wichtig, muss aber durch Prozesse, Kontrollen, Nachweise und regelmaessige Reviews ergaenzt werden.